Command R+是一个采用RAG优化的SOTA模型,专为企业级工作负载而设计,并首先在微软Azure上提供。Command R+是可扩展的大型语言模型(LLM),专门为解决现实中的企业用例而打造。Command R+专注于在高效率和高准确性之间取得平衡,使企业能够超越概念验证,将AI应用于生产环境中。 与Command R模型一样,Command R+拥有128k...
Command R+在可扩展性市场类别中的性能超过了同类模型,在关键的企业关键能力方面与价格明显更高的模型相当。 行业领先的RAG解决方案 RAG已成为企业采用LLM并使用自己的专有数据进行定制的基础构建块。Command R+在Command R的出色RAG使用案例表现的基础上进行了构建。 Command R+针对高级RAG进行了优化,以提供企业就绪...
Cohere 的机器学习总监 Nils Reimers 还表示,这还不是 Command R + 的真实实力,它的优势区间是 RAG 和工具使用的能力,而这些外挂能力在 LLM 竞技场中没有用到。 事实上,在 Cohere 官方将 Command R + 描述为「RAG 优化模型」。 「割麦子」和最大的开源模型 毫无疑问,Cohere 是当前 AI 领域的独角兽,而它...
作为Command R 的进化版本,进一步全面提高了性能。主要优势包括: -高级检索增强生成(RAG)与引用以减少幻觉 -10 种主要语言的多语言覆盖,支持全球业务运营 -工具的运用以自动化复杂的业务流程 在性能优于竞品的同时,Command R + 还提供了相对低得多的价格。 目前,Cohere 已经与多家大厂合作,并将 LLM 部署到了 A...
Your current environment The output of `python collect_env.py` 🐛 Describe the bug When loading Command R + I get the following error, however I can load and run the model using Huggingface with device_map="auto", also I can use vLLM with...
近日,LLM竞技场更新了战报,Command R+推出不到一周,就成了历史上第一个击败了GPT-4的开源模型!目前,Command R+已经上线HuggingChat,可以免费试玩。 GPT-4又又又被超越了! 近日,LLM竞技场更新了战报,人们震惊地发现:居然有一个开源模型干掉了GPT-4!
参数规模:Command-R拥有35B的模型参数,提供了强大的语言理解和生成能力。 上下文长度:模型支持高达128K的上下文窗口,大大超越了行业标准,使其能够处理更复杂的文本和生成更连贯的内容。 访问工具的能力:大型语言模型(LLMs)应作为核心推理引擎,不仅能够自动化任务并采取实际行动,而且远不止于处理文本的简单机器。Command-...
$CUDA_HOME/bin export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1" python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --port=5005 --host=0.0.0.0 --model CohereForAI/c4ai-command-r-v01 --seed 1234 --tensor-parallel-size=2 --max-num-batched-tokens=131072 --max-log-len=100 --max-model-len 131072 # -...
Command R+是一个专为商业设计的可扩展大模型，具备以下关键特性：专为商业设计：以RAG优化技术为特色，专为微软Azure平台提供，面向企业级工作负载。在高效率与高准确性之间保持平衡，旨在帮助企业在AI应用中超越概念验证，顺利过渡到生产环境。高性能与可扩展性：具备128k token的上下文窗口，确保提供最佳...
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